バレンタインは、短期間に来店数や購買行動が大きく変化するイベントです。その一方で、「思ったほど売上につながらなかった」「どこに改善余地があったのか説明できない」といった声が聞かれることも少なくありません。
こうした背景には、購入件数、売上といった、POSシステムで確認することのできる「結果指標」だけを見て判断しているケースが多いという状況があります。バレンタインのような短期商戦で成果を最大化するためには、店前を通行する人数（店前通行量）や実際に来店した顧客の数、その属性といった、購買に至る前の「来客データ」を起点としたデータ分析が有効です。
本記事では、バレンタイン期に注目すべき来客データについて、近年必要性が増している小売DX、データ分析の考え方も交えながら、来客データをどう活用すれば成果につながるのかを解説します。
データによる仮説検証を繰り返して、店舗の売上が1.6倍に（株式会社三陽商会 様）
バレンタイン施策で重要になる「来客データ」とは
購買後のデータだけでは、課題は見えにくい
バレンタイン施策の振り返りでは、「昨年より購入件数が増えたか」「売上は伸びたか」といった、POSシステム上にある “購入後のデータ”がまず確認されることが一般的です。
しかし、これらはあくまで結果であり、「なぜその結果になったのか」を説明するには十分ではありません。
そこで注目したいのが、店前通行量や来客人数といった、”購買前のデータ” となる来客データです。
今日では、AIカメラなどのデジタル技術を活用することで、以下に挙げるような来客データが簡単に取得可能となっています。
誰が来店しているのか
いつ来店しているのか
店内でどこに滞留しているのか
こうしたデータを掛け合わせて見ることで、この後に説明するような改善の糸口が見えてくる可能性があります。
来客データが提供する視点
来客データを活用することで、以下のような視点が得られます。
時間帯別の来店傾向
平日の18時前後、休日の14〜17時など、バレンタイン期に来店が集中しやすい時間帯をデータで分析し、この傾向を把握することで、スタッフ配置や品出しのタイミングを調整する判断材料になります。
属性別の来店傾向
20〜30代女性が多い時間帯といった、属性ごとの来店パターンを把握することで、売場づくりやVMDの方針を検討しやすくなります。
入店率の変化
店前通行量に対する入店率を確認することで、店頭の訴求力やVMDの効果を推測することができます。
迷わない動線――滞留と渋滞点の最適化
休日や夕方は店内が混雑しやすく、「棚にたどり着けない」現象が起こりやすいのがバレンタインの特徴です。
ABEJA Insight for Retailの滞留分析機能では、店内の特定エリアにおける滞留人数を計測します。これにより、以下の情報が明確になります。
どこに人が集まっているのか
どの棚前で渋滞が起きているか
逆に素通りされている棚はどこか
この情報は、棚の位置・動線の幅・回遊の順番を見直す判断に役立ちます。混雑による機会損失を防ぐためには、事前に動線を最適化しておくことが重要です。
小売DXが可能にする、バレンタイン期の売場改善
こうした、データやデジタル技術を活用した売り場や業務の変革は、「小売DX」「店舗DX」という言葉のもと、小売業界において注目を集めています。
小売DX、店舗DXの本旨は、データを活用した先にある「店舗運営の意思決定の高度化」にあります。ここからは、実際にそこではどのような判断を行うことができるのか、幾つか具体例をみていきましょう。
なお、以下の記事では、「小売DX」「店舗DX」について詳しく解説していますので、あわせて参考にしてみてください。
参考記事：
店舗DXとは？──現場を強くする“デジタル変革”の第一歩
https://www.abejainc.com/insight-retail/blog/20251023/2
① 入店率で「VMDの効果」を評価する
バレンタインは、店前通行量に対する来客数の割合（入店率）が変動しやすい時期です。
ABEJA Insight for Retailでは、店舗入口に設置したカメラで店前通行量（精度約90%）を計測し、来客人数と掛け合わせることで入店率を可視化できます。
これにより、以下のような確認が可能になります。
店前通行量は多いが、入店率が伸びていない時間帯の特定
VMD変更後に入店率がどう変化したか
VMDが機能していたかを定量的に確認することで、より入店を促すことのできる売場について推測しやすくなります。
② 来客属性を分析して「売場のズレ」を把握する
バレンタイン期は、通常期と比べて来店者の属性が変化しやすくなる傾向があります。
ABEJA Insight for Retailでは、来店者の顔画像から性別・年代を高精度で推定し、時間帯別の来客属性を可視化できます。
例えば、以下のようなパターンが確認されることがあります。
平日夕方は男性比率が高まる
休日昼間は20〜30代女性が増える
来客属性を把握することで、売場や棚のターゲットが実際の来店者と合っているかを確認する手がかりになります。
もし「来店者は若年層が多いのに、売場はミドル向け中心」といったズレがある場合、来客数に対する購入件数の割合（買上率）が伸びにくい要因の一つになっている可能性があります。
③ 滞留データで「買われなかった理由」を探る
来店はしているのに、購買につながらない。その原因を探る際に参考になるのが、滞留データです。
ABEJA Insight for Retailの滞留分析機能では、店内の特定エリアにおける滞留人数を計測します。
これにより、以下のような情報が得られます。
ギフト棚の前で立ち止まっているか
動線が詰まり、棚に近づけていないエリアはないか
見られていない棚はどこか
滞留データを確認することで、「興味はあるが、買えなかった」状態を推測しやすくなり、次の改善施策を考えるうえでのヒントになります。
小売DXの成功事例に共通するポイント
こうした小売DX、店舗DXを推進して成果を上げている企業には、ある共通事項があります。それは、「データを見て終わらせない」ということです。
データで課題の仮説を立てる
仮説をもとに売場を改善する
改善後の変化を再度データで確認する
このサイクルを回すことで、バレンタインのような短期イベントでも、効果につながる売場改善が実現しやすくなります。
ABEJA Insight for Retailでは、カスタマーサクセスチームがデータ活用方針の策定や分析結果のフィードバックを継続的に支援しています。これにより、初めてデータを扱う現場の方でも、データに基づく改善サイクルを回すことができます。
まとめ
バレンタイン商戦で成果を出すためには、購入件数数や売上といった結果指標だけでなく、購買前の来客データを掛け合わせて分析する視点が有効です。
ABEJA Insight for Retailは、来客データを起点とした分析と改善を通じて、バレンタインをはじめとする年次イベントにおける施策改善を支援します。
バレンタイン施策における具体的な活用方法や成功事例をまとめた資料をご用意しています。ぜひご活用ください。
※ABEJA Insight for Retail の導入成功事例
ABEJA Insight for Retailのご紹介
ABEJAでは小売店舗向けのストアアナリティクスを提供しております。現在、600店舗以上で導入されており、分析精度の高さとデータ分析サポート体制において高い評価をいただいております。
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